사람은 노화과정에 따라 발화의 호흡, 조음, 높낮이, 주파수, 언어 표현 능력 등이 변화한다. 본 논문에서는 이러한 변화로부터 발생하는 음향적, 언어적 특징을 기반으로 발화 데이터를 성인과 노인 두 그룹으로 분류하는 성능을 비교하고자 한다. 음향적 특징으로는 발화 음성의 주파수 (frequency), 진폭(amplitude), 스펙트럼(spectrum)과 관련된 특징을 사용하였으며, 언어적 특징으로는 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있는 한국어 대용량 코퍼스 사전학습 모델인 KoBERT를 통해 발화 전사문의 맥락 정보를 담은 은닉상태 벡터 표현을 추출하여 사용하였다. 본 논문에서는 음향적 특징과 언어적 특징을 기반으로 학습된 각 모델의 분류 성능을 확인하였다. 또한, 다운샘플링을 통해 클래스 불균형 문제를 해소한 뒤 성인과 노인 두 클래스에 대한 각 모델의 F1 점수를 확인하였다. 실험 결과로, 음향적 특징을 사용하였을 때보다 언어적 특징을 사용하였을 때 성인과 노인 분류에서 더 높은 성능을 보이는 것으로 나타났으며, 클래스 비율이 동일하더라도 노인에 대한 분류 성능보다 성인에 대한 분류 성능이 높음을 확인하였다.
이 논문은 모음 사이에 오는 예사소리와 된소리의 음향적 특징을 비교하여 예사소리와 된소리 사이에 뚜렷한 차이가 나는 음향적 특징 가운데 몇 개를 골라 그것을 변수로 삼았을 때 청취에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 삼았다. 모음 사이에 오는 예사소리와 된소리의 음향적 특징은 첫째, 자음의 폐쇄지속 시간이 된소리가 예사소리보다 길다. 둘째, 예사소리 앞에 오는 모음의 길이가 된소리 앞에 오는 모음의 길이보다 길다. 셋째, VOT는 예사소리와 된소리 사이에 차이가 거의 없다. 이 같은 음향적 특징 가운데에서 자음의 폐쇄지속시간과 앞에 오는 모음의 길이가 예사소리와 된소리의 구별에 영향을 미치는 반면 앞에 오는 모음의 길이는 예사소리와 된소리의 구별에 영향을 미치지 않았다.
보통 음향 신호를 분석을 할 때에 시간영역의 신호를 주파수영역의 신호로 FFT 변환을 해서 분석을 한다. 이렇게 단순히 FFT를 해서 주파수영역의 신호에서 어떤 특징적인 점을 찾기가 매우 어렵다. 그래서 원 신호를 FFT를 하지 않고 선형 예측 분석이라는 방법을 적용하여 신호에 특징적인 피크 점들을 구하면 쉬운 방법이 된다. 본 논문에서는 이러한 음향의 신호를 분석을 할 때에 선형 예측 분석법을 이용하면 신호에서 특징적인 피크들을 구하기가 용이함을 보이고 신호의 특징 피크 점들을 통계적으로 처리하여 분석을 해보았다.
수중 표적으로부터 수신된 신호에서, 파도와 난류 등의 영향으로 선박의 특정 기계류들의 부하변동과 도플러효과 등에 의해 야기되는 특징 주파수의 시간적 변동과 같은 음향 특징 추출은 수중음향 신호처리에서 중요한 연구분야이다. 본 연구에서는 이들의 발생기구 해석을 기초로 효과적인 분석 추적 기법을 제시한다.
본 논문에서는 켑스트럼 계수의 변화에 따른 남성화자와 여성화자의 음향학적인 특징벡터를 비교하여 분석하는 기초적인 연구를 수행한다. 특히 FFT 켑스트럼 및 LPC 켑스트럼에 대한 남녀의 음향학적인 특징벡터의 차이점을 나타낸다. 향후 이러한 차이점을 기초로 하여 신경회로망 등에 의한 성별 인식에 대한 연구를 수행함으로써 남성화자 및 여성화자를 분리할 수 있는 근거를 마련하는 기초연구이다.
이 논문에서는 가정내 음향 상황에 대한 사운드 이벤트 검출을 수행하는 시스템을 개발하는 내용을 담고 있다. 사운드 이벤트 검출 시스템은 마이크로폰 입력에 대해서 입력신호로부터 특징을 추출하고, 특징으로부터 이벤트가 있었는지 아닌지를 분류하는 형태를 가지고 있다. 본 연구에서는 독립형 디바이스가 가정내 위치한 상황을 가정하여 개발을 진행하였다. 가정내에서 일어날 수 있는 음향 상황을 가정하고 데이터셋 녹음을 진행하였다. 데이터셋을 기반으로 특징과 분류기를 개발하였으며, 적은 계산량으로 결과를 출력해야 하는 독립형 디바이스에 활용하기 위해서 특징셋을 간소화하는 과정을 거쳤다. 개발결과는 가정의 거실환경에서 녹음된 소리를 스피커로 출력하여 테스트하였으며, 다양한 음향 상황에 대한 개발이 추가적으로 필요하다.
본 논문은 해양에서 발생하는 음향 표적에 대해서 표적의 식별 정보 피드백을 통해 관심 표적 추적 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기존의 다중주파수 표적 추적 기법은 탐지된 음향신호 특성만 활용하여 추적을 수행하는 반면, 본 논문에서 제안하는 기법은 탐지된 음향신호 특성과 더불어 관심 표적의 특징인자가 식별되는지 여부를 추적에 활용한다. 제안하는 기법은 특징인자가 식별되는 측정치에 대해서만 추적을 수행하여 관심 표적이 아닌 표적에 대한 불필요한 추적을 방지한다. 또한 특징인자가 식별된 표적을 추적할 때 동적으로 추적 파라메터를 최적화하여 관심 표적에 대해 지속적이고 안정적인 추적을 수행한다. 모의 신호를 이용하여 실험을 수행하였으며 미약한 신호가 나타나는 수중 표적에 대해 제안하는 기법을 적용한 결과, 불필요한 표적 개수가 감소하고 관심 표적의 추적이 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.
화자종속 음성인식 시스템은 훈련 데이터가 화자들 사이의 음향적 변이를 충분히 모델링 할 수 있을 때, 화자독립 시스템보다 더 성능이 졸은 것으로 알려져 있다. 화자 정규화 기술은 입력음성의 스펙트럼을 수정하여 화자들 사이의 변이를 줄인다. 최근 성공적인 화자 정규화 알고리즘은 신호처리단계에 화자 특유 주파수 워핑을 통합했다. 이런 알고리즘은 입력음성에 담겨있는 음향적 특징을 다 사용하지 않는다. 본 논문에서는 화자의 음향적 특징으로 세 개의 포만트 주파수를 이용하였고, 수집된 포만트 주파수들로부터 워핑함수를 정의하는데 선형회귀를 사용한 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하여 인식 성능을 향상할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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